not nosave and not source.endswith

如果一个变量被设置为“not nosave”并且其源不是以特定字符串结尾，那么会发生什么取决于具体的上下文。

“not nosave”意味着该变量不应该被保存或持久化，这意味着在程序执行期间该变量的值可能会丢失。而“source.endswith”则是用来检查字符串“source”是否以特定的后缀结尾，这可能与某些字符串处理操作相关。

因此，如果一个变量被设置为“not nosave”并且其源不是以特定字符串结尾，则可能表示该变量在某些情况下需要被保存或持久化，或者表示该变量的值不应与某个特定的字符串相关。具体情况取决于上下文。

相关问题

解释save_img = not opt.nosave and not source.endswith('.txt') # save inference images

这行代码是对一个布尔型变量`save_img`进行赋值操作。它的值由两个条件组成，分别是`not opt.nosave`和`not source.endswith('.txt')`。其中，`opt.nosave`是一个命令行参数，表示是否需要保存输出图像。如果它为真，则不需要保存；如果为假，则需要保存。`source.endswith('.txt')`是判断输入的文件名是否以`.txt`结尾，如果是，则不需要保存输出图像。因此，如果这两个条件都不满足，即`opt.nosave`为假且输入文件名不是以`.txt`结尾，则`save_img`为真，表示需要保存输出图像。

解释代码： def detect_cma(self): # pass model = self.model output_size = self.output_size # source = self.img2predict # file/dir/URL/glob, 0 for webcam imgsz = [640, 640] # inference size (pixels) conf_thres = 0.25 # confidence threshold iou_thres = 0.45 # NMS IOU threshold max_det = 1000 # maximum detections per image # device = self.device # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img = False # show results save_txt = False # save results to *.txt save_conf = False # save confidences in --save-txt labels save_crop = False # save cropped prediction boxes nosave = False # do not save images/videos classes = None # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms = False # class-agnostic NMS augment = False # ugmented inference visualize = False # visualize features line_thickness = 3 # bounding box thickness (pixels) hide_labels = False # hide labels hide_conf = False # hide confidences half = False # use FP16 half-precision inference dnn = False # use OpenCV DNN for ONNX inference source = str(self.vid_source) device = select_device(self.device) stride, names, pt, jit, onnx = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check image size save_img = not nosave and not source.endswith('.txt') # save inference images

这段代码用于使用 YOLOv5 模型对图像或视频进行目标检测。它首先从类的属性中获取模型、输出大小、视频源等信息。然后设置了一些参数，如推理尺寸、置信度阈值、NMS IOU 阈值等。接着根据设备类型选择使用 CPU 还是 GPU 进行推理。最后，它检查图像的大小是否符合模型要求，设置是否保存推理结果图片，然后返回检测结果。